大数据时代方法理论研究初探

当前对于大数据时代的到来并无太大争议。但是,对于大数据方法理论的研究,仍处于起步阶段。作为重“利”轻“理”的商业领域,主要任务是从大数据价值挖掘中获利。虽然有人从商业创新、思维创新、科技创新和社会透明等角度,阐述了对大数据问题的认识,但并未将认识上升到一般研究的方法理论层面。这就出现了一种矛盾——虽然提出了“大数据时代”,但是并未给这个时代提供普遍意义上的大数据研究方法理论。     

随机性检测方法在加密比特流识别中的应用研究

为识别链路层加密比特流,以未加密与加密数据在随机统计特性上的差异为依据,对4种典型的随机性检测方法在比特流长度不同时的识别率进行了比较研究.针对块内最长游程检测过程中出现的比特流尾部比特位不能构成完整子块的问题,提出了2种可行的处理方案.通过对块内最长游程检测门限值函数的研究,基于参数优化的方法改进了块内最长游程的检测方案,在一定程度上提高了识别率.最后,以某无线网络链路层加密比特流为识别对象,对提出方案的有效性进行了验证.     

编码感知的机会路由算法研究

提出一种编码感知的机会路由算法——CAR.它利用机会传输增加编码机会,并通过引入一系列参数衡量"机会"好坏,创造性地解决了交叉数据流下机会路由转发节点的选取问题,解决了流间网络编码和机会路由算法结合时数据包上下跳节点"已知"与"未知"的矛盾.CAR算法能够最大化每次编码传输中原始数据包的个数,仿真表明,它能够显著提高可靠传输协议以及整个网络的传输性能.通过机会传输实现多用户分集,可显著增加流间网络编码机会,引入的转发延时也可增加流间网络编码机会.     

大数据趋势下的军队深度信息化建设

以大数据的迅猛发展为背景,结合我军信息化建设的现实问题,深刻分析了大数据在推动我军信息化建设向深度转型过程中的积极作用,并指出在大数据发展趋势下,加快形成大数据意识,充分重视数据建设的主体功能,加强大数据资源的深度开发利用,尽快提出深度信息化建设发展战略是我军下一步信息化建设的核心任务。     

基于三维虚拟营区的设备实时信息集成

虚拟现实技术已广泛应用于营区、校园、社区等区域虚拟景观的展现,但大部分只重视静态模型信息展示,对设备信息特别是设备动态实时信息的展现涉及较少。提出了一种在三维虚拟营区中全面展现设备信息的方法。该方法将各设备管理系统数据与三维数据融合共用,通过图元接口来实现设备动态信息展示。在基于Stamp三维信息平台和3ds Max构建的虚拟营区中进行验证,实现了营区供水、供电、环境监测、安防等设备信息的综合展现。     

数字水印技术在高分辨率遥感数据安全保护中的应用

随着高分辨率遥感数据应用的不断扩展,其安全和版权问题也日益突出。利用数字水印技术保护高分辨率遥感数据安全是目前可行、可靠的技术手段。介绍了数字水印基本原理并分析了高分辨率遥感数据数字水印特征,研究了数字水印技术在高分辨率遥感数据安全分发管理、网络发布等方面的应用,探讨了高分辨率遥感数据数字水印系统设计,并对高分辨率遥感数据数字水印技术进行了展望。     

复杂系统维修性综合评估技术

分析了复杂系统使用期间维修性水平动态变化特点,研究了复杂系统在使用中维修性数据特点、类型和分布确定方法,建立了复杂系统使用期间维修性指标综合评估模型,提出了维修性增长极大似然评估方法,为复杂系统维修性指标计算和评估提供参考。     

基于数据挖掘的海战场态势可视化平台构建

可视化和数据挖掘是进行海战场态势评估、实现战场可视化的两项关键技术。海战场态势可视化能提高指挥员的战场态势感知能力,有效辅助指挥员进行当前态势评估和未来态势预测。而数据挖掘技术是对海量战场态势数据进行知识发现的有效工具,基于数据挖掘技术从顶层构建了海战场态势数据可视化挖掘平台,并对其中的各子模块进行了具体研究。     

层叠分段傅里叶变换的数字Stretch实现新方法

针对数字Stretch处理在大抽取倍数情况下硬件资源消耗大、难以工程实现的问题,提出了层叠分段快速傅里叶变换处理的数字Stretch实现算法,将数字混频后的数据序列通过层叠分段与重组,利用小点数的快速傅里叶变换运算实现数字Stretch处理。实测数据验证了算法的有效性。资源消耗分析表明,与常规的数据滤波抽取处理方法相比,该算法可有效减少数字Stretch处理的硬件资源消耗。     

民用飞机运行可靠性研究进展

结合民用飞机运行可靠性研究的技术现状与发展趋势,根据现有的型号设计、研制和在役飞机的具体情况,阐述了民用飞机运行可靠性研究需求。通过梳理民用飞机运行可靠性理论研究进展及工程应用现状,从运行数据采集与处理、运行可靠性分析方法、运行可靠性预测反馈技术、运行可靠性的优化设计、优化维修任务、运行可靠性综合管理平台六个方面,详细阐述民用飞机运行可靠性研究现状及面临问题,展望了民用飞机运行可靠性研究未来发展方向。